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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Bagging

Técnica de ensemble que cria múltiplos modelos em amostras bootstrap para reduzir a variância

6 termos
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Boosting

Método sequencial onde cada modelo corrige os erros do anterior para reduzir o viés

7 termos
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Empilhamento

Combinação de modelos através de um meta-modelo que aprende a ponderar as suas previsões

9 termos
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Random Forest

Conjunto de árvores de decisão usando bagging e seleção aleatória de características

5 termos
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Gradient Boosting

Boosting que otimiza uma função de perda por descida de gradiente no espaço das funções

6 termos
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AdaBoost

Algoritmo de boosting adaptativo que pondera os exemplos de acordo com os erros anteriores

10 termos
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XGBoost

Implementação otimizada de gradient boosting com regularização e paralelização

11 termos
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LightGBM

Gradient boosting utilizando crescimento folha a folha e binning de características para velocidade

11 termos
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CatBoost

Gradient boosting especializado no tratamento automático de variáveis categóricas

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Classificadores por Votação

Agregação de previsões por voto majoritário rígido ou média suave das probabilidades

7 termos
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Blending

Técnica similar ao stacking que utiliza validação hold-out para treinar o meta-modelo

10 termos
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Seleção Dinâmica de Conjuntos

Seleção dinâmica de subconjuntos de modelos de acordo com as características de cada instância

14 termos
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Poda de Conjunto

Redução do tamanho do conjunto selecionando os modelos mais relevantes

17 termos
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Ponderação Bayesiana de Modelos

Abordagem bayesiana que combina modelos de acordo com suas probabilidades posteriores

19 termos
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Mistura de Especialistas

Arquitetura onde redes de especialistas são ativadas por uma rede de gating

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